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Enregistrement W2121744400 · doi:10.1002/meet.1450410119

Effect of task on time spent reading as an implicit measure of interest

2004· article· en· W2121744400 sur OpenAlexafffund
Melanie Kellar, Carolyn Watters, Jack Duffy, Michael Shepherd

Notice bibliographique

RevueProceedings of the American Society for Information Science and Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRecommender Systems and Techniques
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésScrollingReading (process)Computer scienceTask (project management)Relevance (law)Measure (data warehouse)Information retrievalHuman–computer interactionInterface (matter)Artificial intelligenceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Information Filtering systems learn user preferences either through explicit or implicit feedback. However, requiring users to explicitly rate items as part of the interface interaction can place a large burden on the user. Implicit feedback removes the burden of explicit user ratings by transparently monitoring user behavior such as time spent reading, mouse movements and scrolling behavior. Previous research has shown that task may have an impact on the effectiveness of some implicit measures. In this work we report both qualitative and quantitative results of an initial study examining the relationship between user time spent reading and relevance for three web search tasks: relevance judgment, simple question answering and complex question answering. This study indicates that the usefulness of time spent as a measure of user interest is related to task and is more useful for more complex web search tasks. Future directions for this research are presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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